原文服务方: 弹箭与制导学报       
摘要:
为挖掘飞行参数中系统状态信息,用主元特征提取方法按判读需要降低参数的维数,对每帧数据按隶属度获得特征向量后输入SOFM网络,利用该网络的自组织分类功能进行系统状态的有效识别.最后对某型发动机工作状态进行识别,结果证明方法准确、可靠.
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文献信息
篇名 基于主元特征提取的SOFM网络实现飞行数据智能处理
来源期刊 弹箭与制导学报 学科
关键词 飞行参数 主元特征提取 SOFM网络 状态识别
年,卷(期) 2005,(2) 所属期刊栏目 相关技术2
研究方向 页码范围 182-185
页数 4页 分类号 V247.5
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-9728.2005.02.062
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙秀霞 空军工程大学工程学院 169 1529 19.0 30.0
2 李玉峰 空军工程大学工程学院 4 10 1.0 3.0
3 梁建海 空军工程大学工程学院 10 92 4.0 9.0
4 雷晓奔 空军工程大学工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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2005(0)
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研究主题发展历程
节点文献
飞行参数
主元特征提取
SOFM网络
状态识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
弹箭与制导学报
双月刊
1673-9728
61-1234/TJ
大16开
1980-01-01
chi
出版文献量(篇)
0
总下载数(次)
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总被引数(次)
28550
论文1v1指导